罗永浩出的贾维斯AI助手，有人会用吗？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，罗永浩终于发布了他们的软硬件产品。

首先要讲，关心罗永浩的人其实还是不少的。很多媒体都发现了罗永浩公司发布的新产品，赶快要抓紧报道一下，说明罗永浩这个流量还是在的。因为我呢，前几天刚说了一次，罗永浩有可能会去发布新的AI产品。当时的猜测呢，可能是耳机，也有可能是眼镜。从我个人的角度上来说，我可能猜眼镜的概率大那么一点点。

现在它到底发布了一个什么东西呢？1月4号他的网站就正式上线，发布了一堆的视频，也发了一堆的推特。到1月6号呢，被国内各大媒体进行报道，说罗永浩的AI助手叫贾维斯，终于要上线了。

那你说中间怎么隔了一天？1月4号发布的，为什么不是1月5号报道，而是1月6号报道呢？因为所有的这些内容都是在美国发布的，所以呢，1月4号是美国时间，中间倒了半天的时差。等咱们这再睁开眼看到了，再去报道的时候，大概就是1月6号了。

所以中间差一天。网站呢叫Matter.AI，Matter.AI这样的一个网站。它呢自己有X的账号，有YouTube账号。网站呢很简洁，除了一个下载链接之外，就是几个视频。YouTube上呢，其实就是放了这几个视频。大家注意，他拍的所有视频都是short，也就是一分钟之内竖屏的，没有拍这种横屏视频。X账号上呢也就是发布了这几个short，没有什么特别多其他的东西了。

所以呢，就是非常标准的一个网站，一个YouTube账号，一个这个X账号，然后发布的呢，就都是同样的这批东西，其他的没了。公司的名字呢叫Matter Innovation Inc，应该叫物质创新，大概是这么翻译的吧。这个项目跟罗永浩到底有没有关系呢，或者是什么关系呢？新闻报道里都说是有关系，然后我稍微的去查了一下，Matter Innovation Inc这个公司呢，是美国特拉华州多佛士的一个公司。

但是呢，他们在自己的网站上写他在西雅图，这个我不确定是怎么回事，估计应该是注册地在特拉华州，因为美国很多的公司喜欢注册在那边。网站上面写的介绍呢，是多位在高科技行业，具有丰富经验的连续创业者共同创立的公司。核心团队成员曾在微软、Intel、索尼等知名企业担任高级管理职务，也没有写罗永浩怎么回事，也没有写锤子科技或者是细红线，都没写。罗永浩肯定既没在微软，也没在Intel，更没在索尼干过，按照我的理解应该没有过吧。

还有一些记录呢显示，这个公司呢在新加坡还有一个子公司，叫Matter Innovation PTE Ltd，实际上叫私人有限公司，这应该是新加坡的一种比较特殊的公司注册形式。这个呢主要是信息披露上相对灵活，而且呢，股东个人的资产跟这个公司资产之间分隔得比较清晰，不会相互影响的一种公司架构。这个公司呢应该是美国公司的一个子公司。

然后比较有意思的是，在企查查上呢，有一条比较模糊的这个定义，因为我没有在企查查付费，所以企查查上很多中间的信息是隐藏的。但是呢，企查查上写说，新加坡的这个Matter Innovation PTE Ltd这个公司呢是北京细红线100%的控股股东，就是说他出资了100%。但是我估计这个里面是有一些误会的，因为现在公开出来的北京细红线的股东应该是新加坡的叫Always On Tech，就是永远在技术上的这样的一个公司，他后边也是PTE Ltd，也是一个私人有限公司。

这两个公司到底是一个什么样的关系，我现在并没有找到更进一步的消息，可能还是要等着事情发酵一段时间以后，逐渐被其他的那些媒体去挖掘吧。现在呢，就是我们默认贾维斯这个产品跟罗永浩是有关系的，或者说罗永浩就是做了这个产品的人，因为从这个产品的样子和它的交互方式上来说，真的是浓浓的老罗味。但是呢，从股权结构上来说，还需要再挖掘一下。首先呢，咱们说这个软件产品。

就是它分软件跟硬件嘛。软件产品呢，它叫J1 Assistant，就是钩一吧，可以这么讲。因为这两天在吃车厘子，都是几钩几钩的，所以呢，我们就J1 Assistant这样的一个产品。这个产品前面这个J呢，就是叫贾维斯，他呢是钢铁侠的AI助手的名字。不知道直接用这个名字会不会侵权，或者说有没有一些这个IP相关的问题，这个事咱们不是那么了解，咱们把疑问留在这。

那么具体的用法呢，他有一堆的短视频，每个一分钟也都很短，大家可以去看一看。如果你实在懒得看视频呢，我这稍微的描述一下。就是底下有一个麦克风的这种图标，你拿手按着这个麦克风，就可以去说话了。麦克风的这个图标上面呢，像散状的，就是这样这样这样，然后分开了若干个图标在上面。上面这些图标呢，有的是发短信，有的是查谷歌，正中间这个应该是一个贾维斯的一个自己的logo。

你有一些特殊的事项可以让他去做，再往旁边是ChatGPT，然后是记笔记，大概是这样的一排五个图标。你先摁着这个麦克风，对着他说话。说完了以后呢，来决定向哪一个上面的图标去挪动你的手指，是这样的一种交互方式。如果你想去搜索，你就说完了以后，把它挪到搜索引擎谷歌这个图标上；如果你想发短信，你说完了以后，把它挪到发短信的图标上；如果你想去控制手机，做一些什么样的事情，那你就说完了以后，挪到上面这个贾维斯这个图标上去，他可以控制手机去做一些事情。

剩下呢，我想去记个笔记，我想把这个灵感记录下来，你就把他挪到旁边的笔记本的那个图标上去。大概就是这样的一个交互方式。然后呢，也在里边做了一些场景，如果你要是做这样的一个场景该怎么办；如果是做那样的一个场景，你应该往哪个地方去挪这个手指头，大概是给大家做了这么几个演示在里头。

现在呢，是只有谷歌跟三星的手机可以用，国内的设备是完全用不了，因为他需要使用谷歌，需要使用ChatGPT，这种东西弄到国内来，肯定就开玩笑了。

然后，所有的视频都是英文的，就是用英文跟它交互，然后用英文去回复，没有任何跟中文相关的演示在里头。曾经有人上去用锤子手机，尝试使用这些产品，发现被背刺了，使不了。这个操作逻辑呢，还是稍微有些怪异。按道理来说，你跟他沟通的过程中，他应该自己去判断应该往上面哪一个图标上面去放这些内容，或者说他可以用几个图标或几个功能组合起来，完成一个完整的工作。但是现在呢，需要我们先按着说，说完了以后，由人来去确定到底是发短信、查谷歌、手机内部的操作，还是问GPT，还是记笔记。你要自己去在这五个里头去选，这其实没有办法。AI助手的全世界难题，这是为什么呢？你去看OpenAI的ChatGPT，它其实也是这样。你上来以后，你要先去选，我到底要用O1呀，要用搜索呀，要画图还是要用CANVAS，每次只能使一个。这个里头唯一的一个能够同时兼顾的工作，就是可以一边用语音，一边用搜索。为这个功能，OpenAI还专门开了一天发布会说，来，大家看看，我们现在可以把语音跟搜索结合在一起了。其他的都是每次只能选一个，而且呢，是要上来靠人选的，所以J1 assistant也是需要人选。

那你说这个软件会不会火呀？有些人看到视频了，有些人听到我讲的这个描述了，你觉得这个东西会火吗？首先要讲，尝试呢还是可贵的，就是在AI交互这块进行尝试，这个都是值得肯定的。很多人说这个老范很讨厌老罗，只要老罗说什么事都出来骂，千万不要这么想。老罗做的很多的尝试，还是值得尊重的。这个里面呢，有TNT，也就是他原来做的这个语音交互，桌面电脑的这个影子，也有这个闪念胶囊的影子。这个是在锤子手机后边有一个软件，就是当你随时有一些灵感的时候，你随时可以跟他说，说完了以后给你记下来，这叫闪念胶囊。也有一些子弹短信的这个风格，这个是在锤子基本上应该是挂掉以后，保罗做的一个软件，叫子弹短信，就是你按住了以后就说，说完了以后直接发出去。那边呢，可以看到你的文字。

而且这个文字呢，可以跟你的声音一起，像卡拉OK似的，一个字一个字跳过去。说：“哎，现在说到哪了？”他是这样的一种交互方式。这个风格其实很像，为什么大家一看说这就是老罗做的东西，因为跟他过往整个软件的交互的风格和体系是一致的。

但是呢，现在做软件呢，其实有一个很尴尬的地方，什么呢？就是大模型底层的能力非常强，而且呢，差异主要是在大模型底层的能力上。大家拼命卷，就是在去卷我有多少块显卡，我怎么能够把这个大模型训练得更好。在交互方面呢，其实谁都没找到好方法。罗永浩找到了一个方法，从本质上说，也没有在OpenAI的基础上再往前迈任何半步。OpenAI呢，也在这样的一个水平上，只是OpenAI的不同工具，你需要拿鼠标去点了一圈去选。老罗呢，把他变成了拿手摁摁，说：“说完了以后自己去滑。”但是最终这五个里头，你还是要选一个。你第一个人选，第二个不能联合起来一起干活。目前AI的所有的问题都在那儿，但是呢，大家又没有那么重视这件事情。为什么？因为大家都在拼模型实力。你只要模型实力上去了，这些问题可能自然而然就解决掉了。交互方面呢，大家都在摸索，谁也没摸出什么门道来。

这个呢，其实大家在等待一个叫Lotus时间。什么叫Lotus时间呢？很多人都去iPhone时间，移动互联网时代开启，乔布斯重新发明手机。但是今天呢，要跟大家讲一个叫Lotus时间的故事。Lotus这样的软件，这个软件叫LOTUS 123。在它发布之前呢，计算机其实主要是给程序员用的，或者各种计算机专业人员才会去使用这个东西。普通人用不了这东西，不知道拿它干嘛使，不知道拿它怎么办。虽然很多人都觉得，哎呀，计算机这东西好厉害，但直到LOTUS 123这个软件出来，这个软件干嘛使呢？就是跟今天的Excel一样。Excel你认为它是超LOTUS 123，是没毛病的。它可以在很小的存储空间里头进行这种表格运算，这个东西一出来以后。

大家说哎呦，说我们也可以用了。我是财务，做数据分析的人，或者哪怕家里头管理一下日常的开销、日常的活动，都可以用这数字表格。这东西出来以后，整个的计算机就像普通用户就敞开了。如果没有Lotus 123这样的东西，普通用户真的拿它，没什么可下手的地方。

所以现在AI其实也在等待这样的一个时刻。现在呢，大家还是在跟他闲聊，没有真正参与到我们的工作、生活当中去。虽然有很多说：“哎呀，你看我拿他去写了报告了，拿他学英语了。”但是会发现什么呢？就是所有的这些应用都很零碎。在Lotus 123出来之前，也有游戏，也有一些这种小的应用吧，但是呢，他们并没有真正让所有的普通人都可以觉得这个东西有用，能够改变他们的生活。

现在整个的AI软件行业都在等这么样的一个时刻。那么到底出一个什么东西，大家就可以用起来了呢？现在的AI使用起来还是挺麻烦的。你除了在OpenAI上这样的界面去使用之外，如果再想让它的功能往前走一步的话，还是要去学一下编程的。对于普通人来说，就是会觉得稍微痛苦一些了。

既然都已经讲到这了，那老罗罗永浩做出这个东西，是否有可能成为一个像Lotus 123这样的东西，让大家就习惯用这种方式去使用呢？这个里头有两个问题。第一个问题是什么呢？就是他所给出的交互解决方案依然是一种半吊子交互解决方案。刚才我讲了，这个东西需要由AI自动去决定做哪件事情，而且需要让所有的事情可以交互起来，一起协作去做。老罗也解决不了这个问题，OpenAI也解决不了这个问题。所以呢，他只能在当前这个状态下进行妥协。只是呢，他使用的交互方式可以认为在OpenAI的基础上有一些进步吧。

但是随着大模型整个能力的快速提升，可能这种中间过渡方式快速的就会被淘汰掉。另一个问题是什么呢？就是交互方式创新是不受专利保护的。如果真的老罗说：“我做出了一个很棒的交互方式，大家都很喜欢。”很多人用完了以后……

就这么养成了使用习惯的话，那么大模型厂商模仿起来，基本上是没有成本的，可以快速地把这东西抄下来。这个就像现在我们已经不再知道 Lotus 123 跑到哪去了一样。现在新的程序员也好，计算机使用者也好，你们可能大部分人都不知道什么叫 Lotus 123，你们只知道有一个东西叫 Excel。最后有可能就会被大厂直接掩盖掉。

就算是当年老罗做的子弹短信，三天时间就有 200 万用户冲进来，而且是在没有怎么花钱推广的情况下快速爆发。但最终是什么呢？在微信面前也是雨打风吹去。你想去跟微信抢这样的市场，想都不用想，差太老远了。

而现在在做这种 AI 助手的公司，除了前面我们讲的 OpenAI 之外，还有谷歌的 Gemini，苹果自己有 Siri。虽然它底层调用了 OpenAI 的 ChatGPT 4O，但是呢，它也不希望别人在他的手机上去做这种完整功能的 AI 助手。各个手机厂商都是有自己的 AI 助手的，绝不可能说我把这一块儿的权限交给别人。

国内还有豆包，现在所有的 AI 助手里边，用户量最高的应该是 Chat GPT，应该有几亿的活跃。第二呢，就是豆包，加上 CC 可能加一块的，应该也快有上亿的活跃了。现在突然又整出一个叫 J1 assistant，就算是真的很好用，别人抄你这个，交互的过程是非常非常快的。最多也就是老罗以后再去直播带货的时候，再去吐槽一下谁谁谁抄我的了，也就如此了。

所以在这一块上呢，想要靠交互创新打开一片天地，还是很难的。如果你说我有没有机会通过一种什么方式，可以真正咬下一块市场来，然后慢慢把这块市场做大呢？这个可能性不是没有。那是什么样的方式呢？就是你要寻找一个很特殊的场景，然后伴随这个场景一起成长。这种场景可能一开始大厂看不上，只有你可以找到这么一小拨人，去做。做完了以后，最后你把一个小场景变成了一个大场景，这个是有可能能够搞出一片天地来的。其实像 TikTok 就是这样成功的，他去做这个短视频的时候。

所有大厂都看不上这种方式。等做起来了，用户已经积累到一定程度了以后，别人说再想去追就很费劲了。即使是这样，现在 YouTube Short 还有像 Instagram Reels 也还在追它的场景。

还有什么呢？就是我可以摁住一块场景，我就跟这个场景一起做了。虽然我跟这种微信、跟什么其他的这种大的软件打不过，但是我可以在自己这个小场景内稳固一部分用户，可以一起生长下去，这也是可以的。

比如说阿里的这个旺旺，你只要是在淘宝上买东西了，你就必须用这个碗。你说我想在微信里跟你聊天，那淘宝说了：“你在微信里聊天的部分，我就不作为证据。如果是有一些纠纷的话，我就没法给你判定了。你被人骗了跟我没关系。”那你最后还要用阿里旺旺。

包括像钉钉、企业微信，还有像飞书、Slack 这样的软件，都是这个属于特殊场景。这就属于办公场景嘛，他们在各自的场景里边去巩固一批用户，这个也是可以的。

那么就算是这些细分场景，你路径清晰了以后的话，这些软件也会尝试去做一些场景差异化的设置。比如说咱们最后讲的这几个办公软件吧，飞书、钉钉、企业微信，还有在国外比较常见的 Slack，他们其实使用的习惯、使用的场景还是有很大差异化的。你把这个差异化做好了以后，再下一件事，就是花钱砸流量了吧。

现在甭管是飞书、还是企业微信、还是钉钉，都在花钱砸流量。Slack 是单独的跑了很长时间，把流量自己做起来，算自然增长起来的。但是呢，像 J1 Assistant 这样的软件，在做 AI 助手这样的一个红海市场里头，最后只能是真金白银的见真章。不可能说你看中了一个奇怪的市场，大厂等着你慢慢发展，这个事基本上是不存在的。

而现在呢，老罗的这个 J1 Assistant 的这个场景呢，其实挖的不够深，相对来说还是一个 AI 助手的一个比较宽泛的场景。所以呢，我不认为他能够借这个软件就占住一块地盘。

那你说硬件呢？咱们刚才讲了半天软件，还有一个网站呢，叫 Alio 哈哈。

大概就是这样。Alio_AI.com 这个网站上发布了一个硬件产品，叫 Javis 1。这样的一个产品目前没有特别详细的介绍。从他的有限的文字以及图片上来看，大概长得有点像一块充电宝，比充电宝可能就是原来小米做的那种 1 万毫安的充电宝要稍微方方正正一点，因为当时那个 1 万毫安的充电宝旁边是圆弧的，他是方方正正一点，然后要稍微的扁一点，基本上就是这么大的一个方块。

这个方块应该是一个有指纹识别、有电池、有 WiFi、有蓝牙的设备。我并没有仔细看里边是不是有 SIM 卡或者是 eSIM 这种 5G 网络、4G 网络，这个不太确定。理论上说，这个东西就应该是一个没有屏幕的手机，就是它里面应该是有手机的全部功能。它可以靠指纹开机，开机了以后，它有一个 TWS 的耳机，就是这种分体式的耳机。你把这个耳机戴到耳套上以后，通过蓝牙连接到这个黑方块上，就可以跟他聊天，跟他说话了。

大概就是这样的一个设备，后面应该接的是他这个贾维斯的 AI 助手。这就是他的硬件。这个硬件上有可能会根据存储空间的差异再划分出两个版本来，因为这个老罗说了，这玩意不便宜，还要有两个版本，所以我们现在只能做此猜测了。

至于这个东西到底做出来是什么样，不知道，因为并没有更详细的介绍，也没有人去见过这东西。最终的总结一句话，还是期待罗永浩继续给我们带来更多的交互方面的思考吧。我们也不要每次老盼人不好的，虽然这一次他未必能够占住一块地盘，能够真正的做出一个产品来发展壮大下去，但是他做的各种交互方式的尝试还是非常非常有价值的。

好，这一期就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加 Discord 讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

埃隆·马斯克的 xAI 拿了 60 亿美金的投资，估值达到 500 亿美金，准备去追赶 OpenAI 了。他还追得上吗？

大家好，欢迎收听老范讲故事的 YouTube 频道。咱们今天来讲一讲 xAI 拿了 60 亿美金投资，追赶 OpenAI 的故事。这一轮的投资里面，英伟达、AMD 都在，还有一些上一轮的投资者。

大家注意，不是说谁想投资他谁就可以的，只有上一轮的投资者，才有资格去投资 xAI。还有哪些人呢？就是协助埃隆·马斯克去收购 Twitter 的这些人，他们是有资格去投资 xAI 的。但是有限制，协助埃隆·马斯克收购 Twitter 的这些人呢，占股不超过 25%。其他的说我是上一轮投资人，他是可以无限制地在里面去进行投资的。你说我这两个都没沾边，那对不起，这个事跟你没关系。

拿到这笔钱之后，现在 xAI 已经是行业老二了。现在整个行业里边最大的大佬是 OpenAI，估值 1,570 亿美金，500 亿美金的 xAI 是第二名，400 亿美金的 Anthropic 是第三名。那你说还有谷歌，还有梅塔，还有字节跳动呢？这个不算，因为人家还有很多的其他业务，是一个巨大的巨头，你不能单独的跟这些纯粹的大模型公司去比估值，这事是不划算的。

这个团队现在也就是一百来人，非常非常精简的一个团队。现在呢，说他拿到大量的美金之后，要干嘛呢？去采购 H200，就是上英伟达那去买显卡去，然后准备组建世界上最大规模的 AI 算力集群。年底了，AIGC 正在进行狂欢。前面 OpenAI 连续开了 12 天的发布会，虽然发布的东西让人觉得稍微有点点小失望，但是也为整个行业指明了方向，这个非常非常重要。

待会儿我们来讲，谷歌呢已经跟上了，出了 Gemini 2.0 Flash 以及 Gemini 2.0 Flash thinking，就是思考模型。谷歌呢还推出了 VEO2 和 imagine 3，一个视频模型，一个图像模型。特别是谷歌的视频模型，现在看演示的话……

要比OpenAI的Sora强非常非常多。其他的国内快手推出的可灵，出了1.6版本的模型，效果也是相当不错的。通义千问最近出了两个模型，一个是2.5版本的QWQ，一个是QVQ。这两个模型呢，一个是做推理的，另外一个是做多模态识别的，就是给他一张画以后，他来告诉你画上都画的什么，效果非常非常的好。

这是现在年底了，所有的大模型公司都在狂奔，然后融资，特别是到第四季度以后，大家也都在狂奔。9月份，Anthropic融了40亿美金，估值是400亿美金，主要给钱的是亚马逊。亚马逊估计实在不行，就把它收下来得了。Anthropic年收入是10亿美金，已经开始有收入了，但是距离盈利还非常非常远。现在所有大模型公司距离盈利都很远。

下面10月份，OpenAI融了66亿美金，估值1,570亿美金，年收入40亿美金。到12月份，xAI融了60亿美金，估值500亿美金。然后国内呢，大家也在折腾，智谱AI融了30亿人民币，街月星辰在上海，这个公司融了数亿美金。一般讲数亿美金的话，就一定是多于1亿美金，你比如叫1.1亿美金，他也敢叫数亿美金。面壁智能融了数亿人民币。这就是现在年底了，大家都在拼命的融钱。

那么xAI到底做成什么样了？首先，Grok 1基本上没什么响度，就说我做出来了，然后号称开源，开源完了丢上去，实际上也没有人去用这个东西，因为这个模型实在太大了，一般人也部署不起。就算你把它部署上来以后，它的各种性能什么的，其实跟现在其他的一些像LLama这种开源模型是完全没法比的，所以Grok 1是没有任何想用的。

Grok 2呢，在x平台上其实我已经用了很久了。现在呢是免费开放，原来你必须是x的付费用户，他才让你用，现在的话不用付费也可以去使用了。Grok 2呢是我在x平台上的主流搜索引擎。如果我想搜点什么事，我不会到x平台上面这个搜索框去搜的，我都会点一下Grok，来告诉我这个是怎么回事。

那个是怎么回事？效果呢算差强人意。为什么呢？就是他生成的内容其实还可以，但是他的输入内容的质量会差一些。为什么呢？你比如说我现在使用谷歌的这种带有搜索的AI引擎，或者是使用豆包，就是字节跳动的，或者使用OpenAI的GPT Search这样的引擎的话，它等于先去搜索，搜索完了以后呢，再根据搜索结果来给你生成相应的这个答案。但是呢，Grok 2的话，它只能够在Twitter里边搜索。

那Twitter里边搜索的话，就会遇到几个问题。第一个呢，就是Twitter的文章都很短，所以呢，它不会有那种特别长篇大论的东西。虽然现在Twitter允许我们发长篇，但反正我每次发推的时候，都尽可能地把它精简到不要折叠的这么一个位置上。否则的话，我总觉得后面的内容对于流量的获取或者对于信息的传递是没有帮助的。所以Twitter上大量的这种短信，搜索完了以后再去发出来的话，效果就没有那么好。

还有一个呢，Twitter上的信息时效性太强，你想去搜索一些以前的事情，其实经常效果不好。这就是我使用Grok的一个感受。那Grok另外一个感受是什么呢？就是比较敢说。你甭管是用Gemini、用Claude还是用ChatGPT，相对来说都比较文雅，说话这个前怕狼后怕虎那么个样子。但Grok的话就相对来说要虎一些，反正我是比较喜欢这种说话的语气语调了，这个不一定每个人都会喜欢。

现在呢，Grok已经开放了API，这个我也申请了。目前为止呢，不能算免费吧，但是它是这样，申请了以后给你25美金，每个新账号有25美金。你把这25美金使完了之前，他不会再找你要钱了。效果呢跟GBT4O比起来，还是稍微有一点点小差异，跟这个Claude 3.5、Sonnet呀、Gemini 2.0、Flash比起来，这个是有差异的，但应该已经可以去用了。你说跟国内豆包、千问，跟这些模型比起来。

基本上是不会有特别大的这个差异，但是呢，它的API里头也有一些缺陷。第一个缺陷是没有语音，包括Grok 2的这个聊天工具，也是没有语音的，必须是打字。因为现在其他的，甭管是Gemini还是ChatGPT，包括我们使用豆包，都是可以进行语音沟通了，他这还没做。

还有呢，就是没有推理。因为现在OpenAI在疯狂地带着大家往推理这条路上走，他没有好好去干这个事情。然后图片生成模型应该叫Arura吧，这个词的意思叫曙光女神。效果呢，还可以，可以接受，但是艺术水平呢，应该是没有MidJourney好。

这个曙光女神的图像模型呢，最大的好处就是百无禁忌。他倒也不至于说跟大家生成很多这个血腥暴力色情，但是你说你给我按照谁的风格生成内容，或者给我生成马斯克的头像，给我生成川普的头像，给我生成任何这种名人头像，这个他是不管你的，七差咔嚓就给你画出来了。

我现在Arura用的还是蛮多的，最主要的用法是什么呢？我用MidJourney去画背景，用Arura去画人物，然后呢，再用一些像Canva之类的这种工具进行抠图和拼接，就可以得到非常非常棒的效果，这个大家可以用起来。现在应该对免费用户也开放了，就是你要到Twitter上，或者是到x平台上，你是可以去拿它画图的，效果很好。

然后视频模型没做，coder模型也就是编码模型和i Embedding模型也没做，就是这种嵌入模型它也没做，没有提供微调RAG，索引增强生成的这个RAG，它都没有提供相应的支持，就相对来说还比较简陋。

然后x自己的API你是没法去调用的，因为刚才我们讲的是xAI的API。你说我希望它能够达到x平台里边Grok的直接的效果行不行，这事是不行的，因为那个里头是有x的数据的。想要用x的数据配合到xAI上Grok的API，想达到同样的效果的话，那个是非常非常昂贵的。

iOS的应用呢，目前据说正在测试，其实我并不认为马斯克。

应该去做一个单独的应用出来，因为你只要做了应用出来，就需要获取流量，这个事还是比较麻烦的。Grok 3 目前正在训练，这就是 Grook 当前的一个状态。然后呢，xAI 还是有收入的，挣了 1 亿美金，但是呢，这 1 亿美金应该是特斯拉给的。现在特斯拉的股东们正在为这个事起诉马斯克。为什么呢？特斯拉的股东们认为马斯克损害了他们的利益。你组建了 xAI，这个事情本身跟特斯拉的 FSD 的部门就是有利益冲突的。然后你还把原来应该属于 FSD 的显卡拨到了这个 xAI。当然是后来他们辟谣了，说我们并没有干这个事情，只是呢，xAI 是优先得到了这些显卡。然后这个该属于特斯拉的显卡呢，后面还是拿到了，并没有让特斯拉花钱买显卡，然后给 xAI 用，这个事情至少从账面上的做平了吧。

时间上呢，应该有一个时间差。马斯克还把很多的原来特斯拉的员工迁移到了 xAI 里边去。你原来在特斯拉这边做人工智能的，现在你到 xAI 那边去做，特斯拉的股东就不乐意了。然后你还让特斯拉向 xAI 去采购了 1 亿美金的这个研发服务，这个就有点过分了。等于你拿了我的显卡，拿了我的人，自己投筹了一公司，跟我还没关系，还得找我要钱。这个呢，有点让我们想起了陆正耀当年在瑞幸咖啡上干的这个活。他这头做了神州租车这样的公司，那头做了瑞幸咖啡，然后让神州租车向瑞幸咖啡买了大量的咖啡券，给瑞幸咖啡去充这个销售额。最后上市了以后，直接被揪出来，说你这个算关联交易，算做假账，七差咔嚓就给做退市了。现在这个官司还在打，还没有结果。

咱们来讲下一个问题，xAI 现在去追赶 OpenAI 还来得及吗？还能不能追上，有没有机会呢？首先咱们来看模型训练这一块。在这一块上呢，OpenAI 已经指明了方向。那么剩下的人呢，梅塔、谷歌、Anthropic 也都把这个雷趟过了，都试了一遍，而且证明了说这条路是走得通的。那么下一件事该干嘛？大力出奇迹嘛，至少在追平 GPT-4O 之前。

马斯克和他的xAI应该是不会有任何问题，因为方向已经确认了，别人都试好了。这个东西其实有点像什么呢？有点像新中国去发两弹一星似的，美国人都试好了，这个东西没有任何问题。我们不用再去担心说条路能不能走得通这个事，我们只需要照着原来已经试通的这条路，冲过去就完了。

在这个过程中，只要是大干快上，招更多的人。那你说很多的技术壁垒怎么判呢？咱们当时处理的方式，就是把这个华人华裔科学家从美国忽悠回来，来加入我们的团队，来去干活吧。然后对于马斯克来说也很简单，挖人呗，挖OpenAI的人呗。这个事总共圈子就没多大，而且OpenAI原来很多人就是他挖进去的，那现在再把他挖出来几个，这个并没有那么困难。

那么下一件事是什么呢？下一件事叫客户获取。你把东西做出来，还得有人用。在这件事情上，xAI是有天然优势的，因为后边有一个x平台，它有一个天然的流量池。x平台的月活用户数有多少呢？6.11亿，就是超过6亿吧。这些用户都是Grok或者叫xAI平台的天然用户，在用户获取上没有什么大问题。

至于收入获取上呢，SpaceX、特斯拉以及x平台都会给他花钱。花钱这里头只有特斯拉是上市公司，有可能会被起诉；SpaceX是不上市的公司，x平台呢更是马斯克一人说了算的。你把一部分的利润挪到这个xAI上来，应该是不会有人说三道四的。

至于应用开发这件事，马斯克现在在做iOS平台上的xAI的应用，这件事应该不是马斯克擅长的。其实谷歌也不擅长这个事，因为Gemini的应用做得简直像屎一样。OpenAI跟Anthropic在努力，做的好坏大家自己去评价，我感觉反而将就能使，但效果也没有那么好，这个主要是因为挂梯子的原因。挂了梯子以后，使用他们的APP的效果就会有问题。

现在谁做得最好呢？实际上是豆包和CC，国外叫CC，国内叫豆包。它目前为止用户量紧跟着OpenAI的，就是现在所有的。

这个AI应用里边儿，用户量最高的肯定是OpenAI，然后第二名就是豆包和CC，第三名的话可能是剪映。再往后应该是一个AI教育的，也是字节跳动出的这个产品。这个就没法整了。

按流量算前十名的AI应用的话，字节跳动大概占两三款，或者三四款的一个样子，而这个是非常吓人的。所以，做应用、做APP这一块，字节跳动是最强的。

现在xAI真正差在哪呢？它差在场景拓展。你可以进行文字聊天，可以进行图像生成了，但其实也可以进行图像识别了，因为Grok有一个杠v的这个模型，我们可以通过API直接去调用，效果我试了一下还可以。就这些事呢，他已经都做好了，但是其他的，甭管是RAG嵌入，还是说做推理、做视频生成，做一些更复杂的这种应用的话，现在这一块还缺乏场景。这个xAI还要往前冲，但这一块呢，就是耗人数，并没有那么大的技术难度，因为真正难的还是把模型往上推，这块是要更难一些。

那咱们稍微比较一下字节跳动跟xAI吧。第一个方向都确定了，因为OpenAI跑最前面嘛，连续12天发布会，给大家指明了方向。那么字节和xAI咱一块追就完了，这个不用再去探索了，也不用再去验证了，大家都去玩这个，大力出奇迹就行了。

在这一点里头呢，xAI的人少，但是呢，要更精一些，有很多顶级科学家在里面。说花钱这件事，肯定马斯克是最有钱的，因为他是世界首富嘛，但是呢，他真正能够直接动用的现金应该没有那么多。就是他想去花钱的时候，也要去融资，也要去找一些朋友们募一些钱回来。

字节跳动呢，就是手里头就有大量的现金，买显卡他们都是很努力的在买。甭管是xAI还是字节跳动，把全世界买到显卡的这些公司里边，第一名一定是微软，第二名就是字节跳动，第三名是腾讯，第四名是Meta，再往后才能是xAI。就是马斯克在这一点上，还是要稍微往后退一退的。

然后，甭管是xAI还是字节跳动，都有一个很棒的特性，自带流量和数据。

就是你想字节跳动有多少流量和数据，x平台有多少流量和数据，这块都是他们的优势。其他的呢，各自的长处。xAI是非常擅长融资，马斯克的名头在这，顶尖科学家的资源是xAI的优势。而字节跳动的话，第一个也还是比较有钱的。字节跳动其实有一点是比xAI强的，是它的场景要比xAI丰富。

像xAI实际上只有一个x平台在前面，是它的用户和它的数据。但是字节跳动的话，有今日头条，国外其实也有这种头条类的产品在运营，还有抖音和TikTok，然后还有很多的商业相关的东西，还有这个飞书，在国外叫Lark，就是办公场景，它也是很完整的。而对于像xAI来说的话，后边这些场景它是不存在的。就算你能把功能做出来，我希望找到相应的用户，然后把这个场景拓展过去，这个还是有些难度的。在这点上，字节跳动是具有相对比较大的优势的。

而且字节跳动在整个的商业化上，也要比x要强很多。大家注意x平台，我们这里讲的是原来Twitter，Twitter只有广告，然后有一些订阅，其他的呢，现在还没有尝试出来。而字节跳动里头，电商、直播、什么游戏，所有的这些东西都在里头跑着，而且跑的都很高。所以在整个的商业场景上，字节跳动要更丰富一些。

然后字节跳动还有一个优势，什么就是APP的开发和运营的能力，天下无双，全世界没有人跟他比好。这就是跟大家稍微比较一下，这两家在AI领域里头正在奋起直追的公司的一个情况。

好，最后总结一下，现在呢，肯定是更多的人参与追赶，这是一个好事。如果现在说都没人追了，剩下OpenAI一骑绝尘，所有人都看不到他跑哪去了，这个事就很麻烦。因为一旦出现这种情况，跑在最前面那公司会干嘛？会躺平，会挤牙膏。Intel前面给咱们演示过了，苹果也得给咱们演示。这件事情就是一旦遥遥领先了以后，他就躺平挤牙膏了。现在遥遥领先了以后，依然在疯狂的奔跑的只有一个公司，叫英伟达。他现在已经完完全全的把其他人都甩掉了。

但是还是在拼命地，不停地出这个新的显卡。像他这么拼命的人，全世界大概也只有他了。希望马斯克可以为AIGC领域贡献一些不一样的东西出来吧。

而马斯克真正贡献出来的AI工具，我对于他的这个能力本身其实并没有那么大的预期。你说马斯克一下推出了Grok 3，比这个GPT-4O或者比这个Gemini强多少，这个事儿我是不没有任何的预期的。但是，有一个什么事儿可以预期呢？就是在审核和对齐这方面。

因为Grok是以“什么都敢说嘴，还特别猛”而出名的，他们的曙光女神的图像生成器是以“百无禁忌”出名的。所以，这是对于AI内容审核、内容合规、内容对齐的一个不同方向的测试。因此，一定要让XI继续跑下去。否则的话，我们就会看到一堆温文尔雅的先生，在那里越来越说得不像人话。

有X AI在里边综合一下的话，也许整个AI平台说的更多东西还是会更像人话一点点。好，这一期就跟大家讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群；也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。我们现在开始讲第一个故事：阿斯麦崩盘。

是不是AI大模型要迎来郁金香时刻？什么是郁金香时刻？就是我们认为有一个大的崩盘即将到来的时候，我们管它叫郁金香时刻。因为当年荷兰人去卖郁金香的时候，就遇到了郁金香崩盘这样的事情。后面每一次大的这种泡沫破裂的时候，你可以认为它是一个郁金香时刻。

那么阿斯麦是怎么崩盘的呢？算是意料之外，情理之中。为什么叫意料之外呢？因为由于某个技术原因或者某一个技术故障，导致了应该是晚一天发布的财报提前一天泄露了。但是呢，这个泄露出来的财报并不是说虚假的或者说有错误的，就是正确的财报，只是他看到的时间稍微早了一点，或者是大家意料之外的这个时间看到了。早看到一天、晚看到一天，里面的数据都不会发生任何变化。

所以呢，算是有一点点意料之外。所谓的意料之外的这个部分，唯一起到的作用就是放大了这个财报的各种情绪。原来财报里边写着我哪块做得不错，哪块做得不好。如果你是按正常的时间去放，大家就按正常的心理状态来看就好了。但是你突然提前泄露了它，那么这个里头一定是有一些奇奇怪怪的东西，大家心理被放大了。

现在呢，股市其实更主要是看未来的。股市不看今天的消息面，不看今天具体的什么，你今天多卖了几个硬盘，明天多卖了几个光刻机，人家是看你未来发展的。这其实也是大妈盘跟机构盘之间的差异。机构盘一般要看你未来三年的这种发展的状态，或者有什么样的新的方向，所以他允许你现在是赔钱的，你未来只要是能够发展的好，他就愿意来买。而大妈盘的话比较情绪化，他不会看那么远的事情，当前有什么变化我当前就要马上见钱，这是不一样的。

而股市里边，特别是欧美股市，机构盘要更重一些。现在阿斯麦提前透露出来的这个财报，它的收入跟利润其实还算是上升的，或者叫又创新高吧。但是呢，未来的订单只有预期值的一半，这个是非常非常吓人的。

因为像阿斯麦这样的光刻机，不是说像手机似的一年造几亿台，它一年大概也就是四五百台，不会太多了。所以，接到多少订单，就决定了未来的生产安排。现在，他只接到了20多亿欧元的订单，大家预期大概能有40多亿，所以差了一半的钱。这个数字让整个市场感觉到异常震惊。而且，仔细去看阿斯麦的财报，还会发现，在上一个季度的收入中，中国的收入占了一半，他有一半的东西都卖给中国了。中国购买的主要是28纳米以上的产品，真正的精密制程或高端制程的设备是不允许卖给我们的。

如果美国不管他，荷兰政府不管他，我估计他未来的订单还是能爆炸的。但是现在这个情况已经没有了。台积电、英特尔都在努力出货，就是要赶快把答应给我的机器交给我，我该付的钱付掉，你该给我的机器装上，再努力做。那么，问题出在哪里呢？韩国和存储市场崩了。韩国原本像三星要买一堆光刻机来用，但现在韩国的出货量没跟上去，未来的订单也不怎么样。

存储市场方面，我刚刚又去看了一下，淘宝上长江存储颗粒的SSD硬盘4T，现在价格已经回落到1,000多一点儿了，最便宜的时候大概能到900多，现在是在往下掉。阿斯麦这一部分的光刻机没有卖出去，未来的订单也就不存在了。

那么，芯片市场到底发生了什么变化呢？手机和电脑的需求其实都没起来，全球的需求相对来说比较疲软。这个锅谁来背呢？这个锅必须是AI来背，没有第二家能背的。因为现在大家能够让他换手机、换电脑的唯一理由就是AI。你现在要用AI手机，要用AI电脑，你要去买iPhone 16，要去买三星的AI手机，要去买谷歌的AI手机，国内的各种安卓手机都要去配AI。这两天，联想在拉着AMD、英特尔的老大、英伟达的老大在开会，就是要去卖AIPC，大家对这些AI手机的期待正在增加。

AI的PC都没有什么购买欲望，没有刺激起来嘛。原因只能是一个，就是AI对于普通用户来说没用。普通的用户没有觉得AI给我解决了什么问题，我需要付很多的钱重新更换设备，必须要来使用这些AI产品，没有。所以这个锅只能是AI来背。

阿斯曼他也在讲，说我们现在所有的逻辑芯片，就是CPU这些东西，存储芯片现在都不行，需求都很差。现在最后的一个亮点是AI了，也就是现在还有人在去买它的光刻机，去做SDM，就是算力卡上面用的这种内存，或者是去做H100、B200，或者是MI300这样的这种算力卡，这个东西还是有需求的。

但是大家要注意一点是什么呢？就是这种AI芯片，它呢很贵，一个H100五万美金，一个B200可能更贵，具体价格我没有去查，但是这种芯片总的量其实是很小的。它跟CPU，比如说高通的CPU、苹果的CPU比起来完全不可比。你想苹果每年要卖掉几亿只手机，PC你像英特尔、AMD每年大概几千万，也还是要出去的。但是你像H100这样的芯片，每年能够有个几十万撑死，应该到不了100万，也就是这种水平。

所以他那个量差得非常非常远。AI的这些东西呢，它可能现在还有很高的需求，但是大家就预测说，崩溃这种事情是带有滞后性的，也许下一个就轮到AI芯片崩了，因为前面是已经把CPU崩掉了，已经把存储芯片崩掉了。AI芯片是不是再过个比如说一年，或者再过个一两个季度就会崩掉，这个大家也在观望。所以他为什么股价就会崩掉。

现在呢，市场上的投资者心理已经站在悬崖边缘上了，因为AI整个的行业来说，投入实在太巨大了，而且看不到任何收益。这个东西呢不怎么挣钱，全世界所有的AI公司都不怎么挣钱。还有一个问题是什么呢？就是AI大家都觉得这就是未来的方向，但是现在AI给整个行业带来的变化是只见裁员，没有看到哪有新的企业快速成长，新的企业爆发，或者是有什么样的公司快速的招人。所以他这个AI会不会说，就是豁楞一下就跑掉了。

或者说，他就一个泡泡就破掉了。大家现在都很担心这件事。现在呢，还有另外一个让大家担心的，AI有可能泡沫破裂的原因是什么？就是H100的租金崩了。H100这种东西呢，是英伟达上一代的算力卡，也是现在的主力算力卡。现在虽然有B200出来了，但是真正用上的人还非常非常少。现在出来进行测试的B200，可能还有一些问题，在交货上还需要再等一等。

H100这样的算力卡，一张是5万美金。原来呢，说你们有人买不起吧，怎么办呢？你们可以租用这些算力卡，像云计算一样，去开一个这种带算力卡的主机，我们去用就完了。英伟达给的建议呢，是4.7美金一小时。去年的供不应求的时候，这个价格涨到了8美金一小时。但是现在呢，这个价格已经降到了两美金一小时，就是已经掉下来了。大家不需要了。

H100按照5年的寿命，5万美金价格，如果降到了3美金一小时以下的话，这个收益率可能就未必划算了。你可能最后挣的钱，还不如你把这钱存银行里收利息，收挣的钱多呢。如果这个价格降到2美元一小时以下，你可能连成本都收不回来。你把这个H100租用一年，收回来的租金不够这块卡钱呢，会出现这样的问题。

怎么又感觉像咱们原来挖矿的感觉？买了4090插在机器里挖矿，以太坊的价格一下跌，然后你觉得，哎呀，这个成本回收的时间又变长了。他现在变成这样的一个状态。而且呢，H100的这种租用的收益，你还不能按这样来算。为什么呢？因为你挖矿，只要把机器开着，它就一直在挖，不会说现在有人挖，待会没人挖，它有开机率的问题。它不会这样的，你只要开着机，它就一直挖。

但是像H100这种东西，你把它买回来以后，没有人租用的时候，它就有利用率啊。你比如说，现在虽然是能够卖到2美金一个小时，但是你可能开机率不足10%，不足20%。那你多少钱你都挣不回来。这个事是非常非常危险的。现在为什么H100的单价会掉得这么厉害呢？这个其实是真正反映到整个大模型。

这个产业整个行业的这种创业热情，现在舍得花钱去训练新模型的公司，其实已经很少了。在早期的时候，大家都愿意说：“我们花钱去训练了个新模型吧。”现在已经不愿意干了。独角兽零一万物的CEO李开复刚刚出来讲了，他说我们一定要继续坚持训练新模型。为什么他会出来讲这样的一个话？因为李开复他们已经好久没有新模型面世了，现在他终于又拿出了一个新模型，这个新模型叫e Lighting。这个模型呢，是一个Moe的模型，在很多的跑分里头已经超过了GPT4O以及GPT4O MINI。

现在又出来开了个发布会，他就讲说训练一次这样的模型需要3-4百万美金，还是很贵的。就是一般的公司你根本就玩不起。你不是独角兽，不是有10亿美金的估值，身上可能有个几亿美金的投资的话，你根本就没法弄这事。你想把这个钱挣回来也挣不回来。就是他们现在这些人，用几百万美金训练了一个模型，像他训练的模型应该还是相对比较小的模型，还不是像open AI那种大模型。那么这三四百万美金，你需要做多少服务能把它挣回来，非常非常难。

现在呢，基础大模型本身的同质化也很严重。open AI的GPT、claude、Gemini这三个模型，你说它到底有多大的差异，其实到最后差异都没有那么大。而且大模型呢，也不是针对普通用户的。他很多的大模型用户最终还是开发者。如果是开发者使用这些大模型的话，那最后这些大模型的竞争就会形成一个很悲观的结果，那就是赢者通吃。谁做的最好大家都去选他。

如果是你面向普通用户了，大家说：“哎呀，这个甭管好不好使，我用习惯了，我不换了。”它会有这个用户忠诚度的问题。但是你一旦是大模型，最后用户是开发者，是B端用户的话，随时有新的人家随时就换掉了。现在很多公司已经停止在训练自己的模型了，比如像Character AI这样的公司，就是说我们自己的模型以后不训了，以后我就用别的了，用Gemini就完事了。

普通人其实就直接聊天就可以了。更进一步的，其实普通人现在用不到现在的大模型。御三家也是跟游戏机似的，御三家OpenAI、Anthropic和谷歌，这三家是算最强的。国内的产品呢，通义千问、Moonshot、Deepseak、Yi，这些其实还是比较常见，我用的还比较多。其他像什么Mini Max呀，还有另外几个主要ToB的产品，基本上没用过。

咱也不止评论开源的这种，或者开放模型吧，Lama呀、Mistra呀，这些也都是可以使用的。当然这里还有一个比较奇葩的是XAI。为什么说它奇葩呢？融钱融的很多，名声也很响，顶上顶着马斯克，手里的算力也足够多。只是呢，现在大家所看到的结果，也仅仅是平台上面的一个聊天窗口，其他什么都没有，什么API啊、什么AI agent呀，所有这些东西它都没有。

号称是开源了Grok1.0的版本，也把这个原代码扔出来了，但是呢，放出来以后也没有任何人再去看他一眼，也没有任何后续的更新，什么都没干。他怕做了这么一样的一个东西出来，所以我觉得最后可能他会比较难看。

那么应用以及对于算力的需求呢，现在其实已经没有那么高了。除了刚才咱们讲的这几家之外，其他人其实用不了多少算力。对于大部分人来说，只要问答一下就行了。但是问答的时候呢，你用推理算力就行了，你并不需要去训练模型的那种算力。这个推理算力的话，有一个卡叫GROQ，用这种卡的效果其实比H100好，它非常便宜，非常高效的把你的推理结果给你送出来。

现在很多的公司，包括谷歌、亚马逊、微软，都在自己定制类似这样的卡。我们不再需要英伟达这些东西了，我们只管去回答人家聊天问题就行了。至于更进一步的开发AI agent呀，这些东西现在还在找方向。虽然很多人觉得这个东西很美，但大规模的使用现在其实并没有那么成熟。至于其他的AI应用方式，RAG这东西其实也没有大家想象的那么美好。

有些人说：“那我们上微调小模型吧。”现在确实这么干的人越来越多了。但是呢，大家要注意，很少有人去把一个比如说405币的模型拿出来微调一下，或者把七十几B的模型拿出来微调一下，很少啊。绝大部分人微调也就是去调这种，比如7B、9B这样的模型，甚至有人去调那个1B的、3B的模型。这种模型调起来的成本是非常低的。你到这种租用H100的平台上去调这种7B的模型，调一次可能花不了几百美金。

所以，对于他们这些做H100租赁的人来说，这个就真的是卖不出去了。因此，这些H100的租金就直接崩掉了。而且还有一个什么原因呢？很多购买H100的人其实买的是期货。什么叫期货？就是去年人家拿了投资，然后就花钱买了，买完了以后一直交不了货在这等。等到现在呢，开始逐步的交付，整个市场容量等于需求在下降，供给在上升，那它价格就只能崩掉。

而且，大模型训练这个事其实并不能一直跑。你只有像OpenAI、Anthropic、谷歌这样的公司，会不停地在去训练大模型。训练大模型这个过程，其实有点像造大炮。我造了一门大炮出来，但是呢，你得不断地开炮。你这一根炮管，你说我可以打500发炮弹，还是打300发炮弹，你把它打掉。你不能说我炮弹造大炮造出来了，炮弹没打两发，以后咱再造一门大炮吧，或者咱们过两天再造一门大炮，然后每天不停地造大炮，这个事不行。

现在大家其实对于算力的要求已经没有那么高了。当这一件事情真正传递到英伟达身上，传递到台积电身上的时候，可能整个AI大模型的这个泡沫就彻底捅破了。现在还没有传递到他们身上，现在还在喊说：“哎呀，我的H100这个订单很好啊，大家都在拼命地买啊。”马斯克说：“我要去买啊。”这两天好像是Oracle说：“我要去买一大堆100回来，大家赶快来使啊。”现在大家还在相信什么？就是谁买了一大堆的这个英伟达显卡，谁的股价就会涨。但是他们并没有想清楚说，你买了这些东西以后，部署到云计算机房，到底能不能用这个东西挣到钱？或者最后价格下滑了以后，是否这个生意依然是划算的？现在大家还没有想到这个事情，但应该很快就会想到。现在呢，整个行业也都比较迷茫。行业的老大OpenAI也没有给出什么新方向。现在，OpenAI还在不断地去训练新的大模型，但是不断训练新模型这件事情肯定是亏钱的。

其他人也不敢停下来。如果停止训练新模型，开始卷应用，可能最终在模型层次就会落后。那么，这有什么问题吗？这个问题很大。因为我们看看历史，云计算也好，广告也好，最后都是赢者通吃。最后剩下的，不管是亚马逊、阿里，还是广告平台上的谷歌、Facebook、苹果，这都是最后的赢者通吃。

他们都是靠说：“我从广告到云计算，再到最前端的应用，还有自己的用户，我要都有，然后才能把整个市场吃下来。”这些大厂是不敢去放弃，说“模型我不做了，我就只管把应用做好。”他们不太敢去干这个事了，因为一旦干这个事，最后就有可能被别人拿捏。人家说：“哎，平台是我的，广告也是我的，或者大模型是我的。我给你用的时候，就给你在里边放一些小的障碍，或者是让你觉得使用得不是那么舒服。我再出一些新的产品的时候跟你竞争，你就竞争不过我。”这个是大家所害怕的。

所以对于巨头来说，他们依然要去训练，但也没有什么方向。OpenAI今年亏了50亿美金，明年预计亏损140亿美金。而且过去五年，据说已经累计亏损了440亿美金。像OpenAI这样的公司，未来一段时间还会亏钱，可能预计到2029年才有可能盈利。现在是2024年，要再过个五年才有可能挣上钱，这个还是路很遥远。

像我们以前去投案子的时候说：“哎，你做个三年的财务规划吧。”人家说：“这玩意咋做？”我说：“你做呗，做完反正我也不看，我知道你是拍脑袋瞎猜的。”你像OpenAI想五年以后盈利，有人信吗？反正你愿意信，你就信就好了。

现在呢，整个行业其实都是非常非常纠结的。要不要继续卷？大模型这个东西看起来很美，但具体到应用的层次上，其实是脱节的。我们前面讲到说，大模型可以改变百分之多少人的工作，可以改变所有的应用，所有的应用环节都值得用大模型重新做一遍。但是到目前为止，没有谁说因为我用大模型重新做了应用以后，我就突飞猛进，我一把就封了，就涨起来了。并没有这样的公司出来，或者说这样的公司，比如说像 Character，大家觉得哎，你在用大模型做一些陪伴类的应用，这个好厉害。然后呢，这公司就不行了，核心团队被谷歌买走了，自己也不再训练自己的模型了。

有人说 Perplexity 很棒啊，人家做这个搜索很好用啊。但是大家看，看看谷歌，看看国内的豆包或者是 Kimi，大家都在往这一条路上挤。最后挤上去以后，他其实没有什么自己优势了，赢者通吃。一定是最后握有大模型的那个公司能够把它干掉。Perplexity 的模型不是他自己的，他的模型是 OpenAI 的。那么在这样的情况下，OpenAI 说来，我做 40 GPT 了，那就没你什么事儿；谷歌 Gemini 说来，我也把这个东西提升进去。那么在这样的情况下，Perplexity 是没法跟他们竞争的。

所以这个呢，现在大家也是非常非常苦恼的一个问题。大家都看到了裁员，但是没有看到新兴行业的崛起。而且这一次裁员呢，跟以前历届的裁员都有巨大的差异。以前裁员，比如说就跟军队裁军似的，他们会干嘛呢？把士兵干掉，把这个有经验的军士长留下来，把军官尽可能的留下来一些。为什么这么裁军呢？就是万一以后打仗，还可以以此为骨干，快速的再建立起新的军队来。但是这一次裁的都是中层管理干部。亚马逊现在已经透露出来，准备在未来一段时间里头裁员 1.4 万名中层管理干部。国内各大厂裁员的重灾区，不是底下干活的人，当然也不是说 35 岁毕业的人，而是什么呢？就是中间沟通环节的职位，不像什么 HRBP 啊，什么这些都重灾区。

把他们都干掉。我们不需要你去沟通了。以后的公司都是扁平化，底下的人用AI把能完成的工作尽量完成，上层的人用AI去尽可能地收集数据，进行判定或者做出决策就完事儿了。不需要中间有一大堆的人去制定规章制度、执行规章制度，然后去进行沟通。这部分的事情通通由AI来干。

现在变成了这样的一个状态，所以未来的大企业可能会更加的扁平化一些。而且现在很多的AI行业的这些公司也在思考问题：我到底是ToB还是ToC？我是给商业用户去做呢，还是给个人用户去做呢？ToB肯定是短期能够挣到钱的，因为商业用户只要是你能给他改变一点点的效率，他就愿意给钱。但是长期这样的公司大概率是会被淘汰的，混不下去的。

那么如果ToC的话，那是真卷不起，太贵了。现在流量都是握在大平台手里面。咱们就以做AI应用、AI桌面应用这一个赛道来看，国内Kimi肯定是做得相当不错的一个应用，而且声音也很响亮。他有多少月活？几百万。豆包6,000万月活。为什么？因为流量在字节跳动手里头，你Kimi想要流量，花钱买去，人家字节跳动说我自己有流量我自己上。当然，豆包也挺好使的，因为我现在每天主力的AI工具就是豆包，还是非常好用的一个东西。

在这个过程中，是没有中间状态的。我要么ToB，要么ToC。现在是不是有可能成为有一些新的中间态？我们来为他服务。现在呢，大家其实也在思考这个问题：什么是中间状态？就是ToB跟ToC的中间状态。我呀，我就是中间状态啊。我们这种人叫什么？叫自由职业者。我既不是B也不是C，我虽然是个个人，但我肯定不是一个大的商业。但是呢，我又不是说用这些AI工具去解决日常娱乐问题，我是用这个工具在上班在挣钱。

所以呢，可能未来的这些AI工具要思考一下，怎么为ToB与ToC中间的这部分人去服务。也许未来会有一些新的不同的方向出来。AI可能会替代80%的工作，这80%的人失业了以后，不会再在未来一段时间里再回到大企业里面去就业。他们可能就会像我一样，成为新的这种叫做自由职业者。这有可能才是未来的一个广大业态。明年呢，有可能是整个AI行业至暗时刻，更多的创业企业会崩盘，就像咱们前面讲的Character AI这样。而且国内的这些AI企业也会有大量崩盘的，这个没有任何办法，因为你花了太多的钱，做了太高的估值，你又挣不到钱，也没有办法解决实际的问题，也没有办法真正的去提高社会效益，这些企业一定会崩。

英伟达的B200交不了货，与台积电现在也在扯皮。这个事本身其实问题并没有那么大，台积电说英伟达，你这用了太多的新技术，给我们的时候又太着急，所以我们做出来的芯片是有问题的。英伟达就是说，台积电你们的技术有毛病，给我的芯片不好，那我们要去晚一些再去交付。这个其实不重要啊，真正重要的是什么？算力需求下降。如果大家发现没有那么多的算力需求了，你把这个卡造出来卖不掉了，这个才叫吓人，这个有可能就会在2025年发生。而且应用如果还是起不来，新的商业模式、新的交易、新的利润还是没有产生的话，那么这个崩盘就必然会到来。

但是呢，我觉得也不用太悲观，崩盘是一定会来的，但是呢，不破不立，必须要经历这次崩盘，最后呢才可以去说再继续往前走。当然最好在这个崩盘的过程中能够保住open AI，不要让这个老大倒下，这个老大倒下，可能整个的行业就爬不起来了。而如果能够保住它的话，那没准未来还是可以说经历一个大的起伏之后再慢慢的起稳回升。

在明年呢，更多的人应该会去做应用，更多的人会去思考新的商业模式。不要再去搞什么狗屁的UBI，就是全民基础收入，那东西搞不通的，不要脱离商品经济的底层逻辑。在这个逻辑上，大家去想有什么新的商业模式，有什么样新的业态。如果80%人失去工作了，都在外面做自由职业者，我们又需要什么样的东西为他们服务，这是明年真正需要想的东西。在这个过程中呢。

我们就要等待新的巨头产生。这个新的巨头有可能是OpenAI，它有可能会指明新的方向，或者说它能够为这80%的人提供新的平台，能够让他们在OpenAI的平台上去盈利、去生活。那么OpenAI就会成为新时代的谷歌。

Anthropic的话比较难，因为他们有可能最后会逃不脱收购，可能被亚马逊直接收掉就算了。谷歌的话，这一次应该不至于掉队，这应该就是上一个时代的微软，虽然没有赶上新的时代，但基本上也跟着了。这就是谷歌在这个时代要扮演的角色。

梅塔做的拉玛，有可能就是这个时代的安卓，所有的开源模型的标准制定者，这就是梅塔在这个时代的定位。在国内，现在看，三家跑得比较快的，一个是阿里，一个是字节跳动，还有一个是Kimi。至于其他的，还需要再努力一些才能被我看到，否则的话看不到他们。而这就是现在的一个状态。

整个AIGC的行业，有可能泡沫会经历一次爆破，但从我个人的观点来看，这一次爆破并不会把整个行业炸翻，但也会重新做一次洗牌。就在明年2025年，应该会重新洗一下，洗完了以后大家再慢慢地往前发展。在这个过程中，一定会有很多的痛苦，很多的动荡会发生。大家一定要安下心来，或者说要坚定信心，继续在AI的这条路上往前走。

而且在走的过程中，也要采取更加理智、更加稳妥的策略，比如小团队以盈利为核心。如果你真能融到钱，再去研究是不是去训练大模型。其实在今年的可能第一季度，三四月份的时候，我们去参加一些创投会的时候，所有的投资人和一些大厂的老大都在讲，现在不要再去训练大模型了，这个已经时代过了。现在训练大模型这件事情，就交给刚才提到的这几家就可以了：OpenAI、Anthropic、谷歌、梅塔、阿里、字节、Kimi。其他人大家努力去找到新的应用就好了。这就是现在由阿斯麦这一次的股价暴跌，我们去聊一下。

说AIGC的泡沫到底是不是该挤一下？好，这就是我们今天的第一条。

谷歌前CEO艾瑞克·施密特跑去斯坦福做演讲，本来以为是个私密演讲，结果被告知在直播的时候，直接就吓傻眼了，马上删视频出来道歉。这到底是个什么情况？他到底说啥了？

大家好，这里是老范讲故事YouTube频道。2024年，应该是8月15号爆出来的消息，谷歌的前CEO艾瑞克·施密特跑去斯坦福大学做了一个演讲。他自己以为是私密演讲，我跟你们说啊，这事千万别出去讲。结果被告知说这是一个公开演讲，而且正在对全世界进行直播。在YouTube上直播的时候，直接就愣在那了，说赶快删掉，这个事不能出去瞎说。

大家注意啊，在不同的层次里头，或者不同的扩散范围内说，它的影响是有很大的差异的。或者有些事你可以在小范围说，但是不能在大范围说。这位艾瑞克·施密特到底说了些什么？

首先咱们先看一下，艾瑞克·施密特是个什么人。算是谷歌真正腾飞里边，真正老成持重的这个CEO。什么意思呢？谷歌创立的那些年轻人，做了一段时间以后，发现自己对于如何去玩一家大公司还不是特别熟练，所以找了一个比较熟练的CEO，或者说在很多大公司都历练过的CEO回来跟他们一起工作。

这个人呢，艾瑞克·施密特，他是从2001年到2011年在谷歌担任CEO，当了十年。而再往后，是谷歌的阿尔法贝奇说我要自己来搞，再往后是这些创始人跑去做字母公司。所以呢，现在谷歌只是他众多子公司中的一个。原来我们熟知的谷歌现在的名字叫Alphabet，叫字母公司。现在的谷歌老大是皮查伊，这个印度的老哥。

所以真正让谷歌腾飞，让谷歌从一个创业公司变成世界顶级公司的，这个CEO就是艾瑞克·施密特。前面我们看过的一本书，叫做《谷歌重新发明公司》，艾瑞克·施密特他算是作者之一。

那么，他跑去都说了些什么？你不要以为说，“我们把这个YouTube上的视频一删，就完事儿了。”很多人是会去保存的。现在，他讲话的所有原文，都已经在GitHub上面上传了，大家可以搜到这个原文。我呢，找到了一个总结性的内容，跟大家稍微分享一下，他到底讲了什么。

虎狼之词导致必须马上道歉，因为很简单，确实说了很多对谷歌非常不利的话。因为他自己现在依然是谷歌的一个大股东。他虽然在2011年卸任了谷歌CEO，但是在谷歌的董事会里边，一直待到了2019年，现在也还是谷歌大股东呢。在这样的情况下，去讲了一些对谷歌不利的事情，说谷歌玩不好的，谷歌的股价下跌了，他是要承担责任的，这个不能乱讲的。

那我们来看看他都讲了什么。第一个说，现在的谷歌为什么在AI领域里头输得一塌糊涂？因为谷歌觉得，让员工尽早回家和平衡工作，比赢得竞争更重要。如果你的员工每个星期只来公司上一天班，你怎么可能比得上OpenAI和Anthropic呢？这使得他讲的第一段话讲的是，谷歌疫情之后依然让员工在家里边灵活上班。其实这个事情一直都很有争议，因为马斯克就说：“你要不然回来上班，要不然你就滚蛋，我就不要你了。”那也有很多公司说：“你看，我已经证明了，我灵活工作的时候，我在家上班的时候，我的工作效率并不低，我原来该干的事情我都干了呀。”

那么，到底哪个是正确的呢？大家要注意，这里头有一种人叫专家，专家一定是有自己的立场的。马斯克这种老牌的资本家，他会相信什么？只有员工坐在办公室里头，我能够看见你，或者是大家相互可以看见的时候，工作效率才最高。而那些专家，他们自己也希望在家上班，也希望灵活的工作。

所以，他们一定会出各种各样的报告来证明，灵活上班工作效率并不低。但实际上，大家还是要到办公室去。为什么呢？作为一个程序员，我在家里写程序，或者作为一个销售，我出去打电话，见见人；又或者作为一个设计师，我在山清水秀的地方更有灵感，这样不是可以设计出更好的东西来吗？理论上是这样的，但以我们以前的经验来说，做同一件事情的人关在同一个屋子里，大家低头抬头都能看得见，相互之间随时可以进行高密度的沟通，才是最高效的完成工作的方式。没有任何其他的方式可以去替代。

因为在家上班的时候，你可以很好地安排工作，你可以说我应该写多少行代码，应该做什么事情。我可以在早晨自己工作效率最高的时候去上班，中午工作效率没有那么高的时候，我可以睡午觉，或者晚上工作效率更高的时候再去工作。很多人会这样去做，但其实现在很少有工作是单独一个人可以完成的，必须是大家去配合协调以后才能做完。

在需要配合和协调的时候，如果大家都灵活上班，在家工作，那么沟通的节奏和效率就会变得很差，可能以天为单位。我现在写好了一个代码，想让测试帮我进行一下测试；或者我现在遇到了一个bug，想找相应的程序员帮我看一下，那我应该干嘛呢？写一封邮件？别人看了邮件，甚至再去排队处理这个事情的时候，可能一周以后才会有结果。效率高一点的，可能也是明天去处理。而如果我们都做同一件事情的人坐在一个屋子里，出现问题了，我就伸着脖子喊，十分钟之后就能解决了。虽然在这个过程中，可能我对面的兄弟现在不是他工作效率最高的时候，但我喊了他做事情。

还打破了他原来的工作节奏。但是作为一个群体来说，他的工作效率是高的。所以，Eric施密特说：“你必须得到办公室来上班。如果你不到办公室上班，你就光想着怎么去平衡你的工作与家庭，这事就不行。”这是他讲的第一个事情。

都说你看看马斯克，再看看台积电，这些公司之所以成功，就是因为能够卷员工。你必须要把员工逼到足够紧，才能够获胜。台积电会让物理学博士第一年下工厂干活。你能够想象美国的博士生去流水线吗？他又举了一个很奇葩的例子：台积电你哪怕是物理学博士，也得上流水线，因为你不上流水线，你实际上不知道自己在干什么。

我们以前有一个这样的案例，在盛大，无论你是什么样的人，进到盛大以后，第一个岗位永远是客服。你要坐那接电话，看看你的客户到底在关心什么样的事情。不要说你设计了一大堆的神通鬼脸的东西，结果跟用户的需求差异非常巨大，这种事别干。他觉得只有这样才有可能赢得胜利。

大家说我们要尊重员工，这个是不行的。这件事情怎么说，是典型的美国人在崇拜日本人的管理体系。美国人呢，一直叫X理论，日本人叫外理论。美国人的X理论是什么？叫人之初性本善，你只要创造了很好的环境，在这个很好环境中的员工就会自觉自愿地努力工作，这个是美国人整个的管理体系。

而这个日本人一般是使用外体系，他们叫人之初性本恶，任何人如果不鞭策他，他们就会偷懒。甚至说，你不告诉他要怎么做，他就不会照着正确的方向去前进。这呢，一直是每日企业之间用工或者管理上的一个巨大差异。像这个里面，台积电可能更多的是像日本企业一点，而马斯克，应该自己是这种暴君型的管理者。他也是认为：“你们都不懂，听我的”可能有点像董王。

这个有点像什么？原来咱们讲二战的时候，一些相对来说没有那么锋芒毕露的元帅或者一些将军，他们会有一个很强力的参谋部，甚至他们的参谋长也会非常有名望。但是你比如像乔治·巴顿那样的将军，他的参谋长到底叫什么，谁也搞不清楚；他的参谋部到底做了什么样的贡献，谁也说不清楚，因为有他一个就够了。

所以，马斯克应该是走的这条路。埃尔克·施密特觉得，我们太尊重员工了，让员工过得太舒服了，这事在激烈的竞争中是没戏的。再往后，他也承认了自己犯过很多错误。如果他知道在直播，应该就不会这么讲了。他说什么呢？他曾经觉得英伟达的CUDA是一个非常蠢的编程语言，但是现在CUDA变成了英伟达最牛的护城河，所有的大模型都是在CUDA上运行，而只有英伟达的GPU支持CUDA，这是其他芯片撼动不了的组合。

而这件事怎么说，确确实实有很多技术出身的人会觉得CUDA当时设计的出来是相对比较愚蠢的。这个为什么这么讲？虽然艾瑞克·施密特不是技术出身，对吧？他是等到去谷歌的时候，已经算是资深管理者了，最多只能算技术官僚。但是这些人呢，越是技术官僚，他们越会干嘛呢？有路径依赖。而技术上的路径依赖是什么？一般是叫追求数学的完备性，我要什么都要有，每样东西都要做得好。而且是像木桶理论，每一块板都要很长，这个是很多的技术人员容易犯的一个错误。

而像CUDA这样的东西，其实是很畸形的，就有一个板非常长，其他的板基本上可以忽略不计的。这样的编程语言，对于所有技术出身的人，或者说艾瑞克·施密特，他当时在谷歌内部去问任何一个技术大脑，因为谷歌当时内部有很多Python、C的社区负责人。

或者说，语言真正标准的掌握者都在那个里面。你去问他们说这个语言好吗，大家会说这是一个什么垃圾。他就只有一个功能，其他啥也干不了。英伟达CUDA坚持到了现在，大家就要用最长的一个板，没什么好说的。其他那些有别的编程语言、别的代码库可以去解决这个问题啊。那么我们就去使用它的最长的特点，就完事了。而且CUDA成功还有一个原因是，黄仁勋真的是坚持了很多很多年。在所有人都不看好的时候，他就死扛这个事，是非常奇葩的一件事情。而CUDA是不开源的，那么只有英伟达的GPU可以合法地使用CUDA整个的这些库，其他人得不到英伟达的授权，就都不可以去使用。英伟达也算是守得云开见月明。

谷歌绝对是全世界技术工程师或者软件技术工程师最顶尖的这种公司。他们这些人特别容易犯类似这样的错误，这个是避免不了的。还有什么错误呢？就是微软跟OpenAI的合作的时候，艾瑞克·施密特也觉得很难以置信，说微软怎么能把这么重要的AI业务外包给这么一个小公司了呢？结果现在发现看走眼了。这个事对于谷歌来说真的是没有办法，因为它真的是全世界AI所有工程师的摇篮。到现在为止，全世界做AI算法的工程师，你说你没有在谷歌干过活，甚至说你没有在谷歌的DeepMind里头干过活，那你的出身不太正，都是这样的。对于他这样的公司来说，微软怎么可以去让别人去做这个AI呢？这个事觉得很难以理解。我觉得非常正常啊，就跟咱们中国，比如说地大物博，我们什么都产，我们怎么能够想象到有的国家说，你居然敢不产汽车？万一别人卡你脖子你咋办？这种事情对于中国人来说是很难去理解的。你怎么可以自己不产计算机呢？你怎么可以自己不产手机呢？

那我们看着全世界其他的国家，都觉得像看傻子一样看着他们。艾瑞克·施密特当时发现，微软去投资OpenAI，而把自己的整个AI战略依托给OpenAI的时候，也是像看傻子一样去看微软。现在谁是傻子，大家都看明白了。

再往后，他提到说OpenAI的星际之门计划，也就是要建巨大算力中心的，这个计划说需要1,000亿美金，他觉得不够，实际上应该需要3,000亿，可能都打不住。为什么说这个里边能源缺口是非常巨大的。而且呢，他也给白宫提议说，美国以后要跟加拿大搞好关系，为什么呢？水电资源异常丰富，劳动力也相对来说便宜一些，而且足够近。去阿拉伯国家套套近乎，让他们多给点钱，咱们没准也能够把这事搞定。

这也是他讲的一个有趣的点，在加拿大去建算力中心确实是划算的，因为这个店其实最主要的用途不是烧显卡，店最主要的用途是烧空调。如果你到加拿大相对比较寒冷的地方，你可以少烧很多的空调，甚至这些冷却水还没准可以给周围的一些住户提供暖气，甚至再发点电出来，都是有可能的。

所以这个也许是作为一个老牌CEO，老城谋国之鉴。往后他还在讲，欧洲是已经没戏了。这种也是不能出去说的，小范围内说其实没大毛病，但是他对着全世界去直播，而他跟我们还不一样，我们是一个nobody，我们说这种话以后，撑死了也就是可能几千人万把人看一看。埃瑞克·施密特说完了以后，现在全世界都在看，说你到底说什么了。

所以他讲，欧洲已经没戏了，布鲁塞尔一直都在摧毁科技创新的机会。布鲁塞尔是欧盟总部所在地，欧盟根本就没有去做任何的创新，可能法国还有点希望，为什么呢？法国的大模型公司MISTRAL是埃瑞克·施密特投资的。

说德国不行，其他欧洲国家就更不用提了。说印度是美国的盟友，里面最重要的摇摆州，以及美国已经失去了中国。美国企业现在其实都在逐渐退出中国，这个是没有什么办法的。

至于印度为什么讲它是摇摆州，莫迪老是有的时候跟美国站在一起，还要不停地跟俄罗斯进行贸易。俄罗斯入侵乌克兰战争，俄罗斯之所以没有被彻底封锁，一直坚持到现在，可以在乌克兰的战场上，现在也算有一部分在俄罗斯的领土上。由整个北约支持的乌克兰，一直坚持到现在，在全世界对他进行禁运的情况下，打了几年，人家GDP还上涨了，到底是怎么干的？中国肯定起作用了，另外一个起到巨大作用的就是印度。该跟俄罗斯去出口的东西一样不少，该从俄罗斯进口的各种能源、各种原材料也一样不少。

所以印度算是一个关键的摇摆州。开源很好，谷歌历史上大部分的基础设施也都受益于开源。但是说实话，AI行业的成本太高了，开源负担不起。自己投资的法国大模型公司Metro将会转向必圆路线，不是所有公司都愿意或者有能力像梅塔一样当冤大头的。他讲了这样的一个话，开源是非常棒的，但是这个坚持不太下去了。

这样的一个事情，怎么说呢？其实现在整个的开源大模型已经被梅塔彻底推起来了，而且梅塔已经在这个大的开源飞轮里头产生巨大效益了。开源是投入很高，而且周期很长，相对的过程没有那么可控。但是一旦这个飞轮转起来以后，效果还是会非常好的，要比所有闭源公司涨发展的可能都要快一些。

但是这个呢，对于一个老牌CEO来说，开源的这种商业模式，特别是在AI大模型的这样成本密集度非常高的领域里头进行开源，确实比较难以理解和接受吧。再往后。

他讲到了AI对于社会的影响和社会的改变。他说，AI会让富者更富，穷者更穷，或者是穷者永远都穷。这是AI要做的事情。他提到国家也一样，这是一场强国之间的游戏。没有技术资源的国家，需要拿到加入强国供应链的门票，否则就会错过盛宴。现在能够参与到AI强国竞争的国家，大概也就是美国和中国，不会再有其他国家了。其他国家其实是玩不转的。

虽然在这个过程中，法国还剩下一个Mistra，但在这种内卷的情况下，不管是美国还是中国，都根本搞不定。而且在这个内卷过程中，美国其实也未必卷得过中国。不是说在基础的科技上他卷不过我们，而是在后端的工程与应用角度上，这对于追求工作与生活平衡的员工来说，每周只到办公室工作一天，他们是不可能卷得过996的。但是，如果是做基础的建设，做这种长期的研究，996是卷不过他们的。但如果是卷应用、卷工程，这个事情还是996有效果。

他讲到了制造业，AI芯片属于高端制造业，产值很高，但不太可能拉动就业。他说，你们可能没有几个人去过芯片制造厂，里面全是机械化生产，根本就不需要人。人又笨又脏，所以不要指望制造业复苏。苹果把MacBook的生产线迁回德州，不是因为德州工资低，而是根本不需要大规模雇人。这是未来的一个方向，未来这种高端制造业，可能更多的依赖是机器人。不管是马斯克的擎天柱，还是OpenAI后边的Figer 02，这样的机器人可能才是未来这些高端制造的主力员工，而不是说需要依靠中国大陆，依靠越南这样心灵手巧的员工去把这些iPhone拼起来。

至于说AI到底怎么帮助整个社会进行腾飞，他举了一个例子。他说，历史上电力在引入工厂之后，并不比蒸汽机创造了更多的生产力。是过了大概30年左右，分布式电源改造了车间布局，推动组装系统的出现，才开始了生产力的飞跃。现在的AI和当初的电力一样有价值，但是需要组织创新，才能真正拿到巨大的回报。目前大家都还是在摘取比较低垂的果实，要靠下的苹果。

这个讲的什么意思？最早有蒸汽机的时候，那些工厂是怎么玩的？里头有一个东西叫母轴。什么叫母轴？就是工厂里有一根轴，这个轴在转，而这个轴是靠工厂有一头的蒸汽机在带着转。不是说每一台车床、每一台设备都有一个蒸汽机在旁边冒烟、在这喷气，而是整个工厂有一台蒸汽机在这里冒烟喷气，然后带动一个轴在这转。这根轴叫母轴。任何的机械设备，我想要去工作、想要去车洗爆模、想要去做纺织机械、想去纺这个纱织布，那就要连到这个母轴上去，让自己的机器可以跟着这个母轴一起去转动。最早的工厂长这样。

有电力以后，大家还是很简单，整理大电动机在厂房外边或者在厂房的动力室里边，接着把这根母轴带动了就完事了。那么你要这样去工作，你的产值确实是不能上升的。那么他讲的到什么样上升了呢？说干脆咱别再整这个一个大电动机带动木轴了，咱们在每一台机器后边装个电动机，不就完事了吗？你这是个大的车床，我在车床里装一电动机；你这是一个织布机，我在织布机里装一个电动机。我想怎么摆，我想怎么灵活地去布置我的厂房，怎么去做流水线生产线，我都可以去做。这个以后才是真正的生产力爆发。

他讲说现在AI也是如此一个状态，这个事我是比较赞同的。而且他讲了一个非常有趣的点，大家不知道有没有注意到，是什么呢？说AI最后需要改变的是组织创新，因为当时工厂里边改变了什么，从母轴到一个一个的设备。

自己有电动机，而AI现在要做组织创新。大家以后不再是以公司、以这样这种大型企业的方式去运作了。可能每一个人都是一个公司，大家都可以去创造更多价值，都可以去消耗，或者叫消费更多价值的时候，那么AI所带来的力量，才可以真正推动整个社会前进。这是我相对比较赞同的，但未必需要30年，可能未来的5年，或者更稍微长一点的时间里，我们就会看到这个改变。

里面还有一段讲到TikTok，这特别有意思。讲的是什么呢？他说你开始不要想着合法去使用这些版权，你可以先干起来，等你做起来以后，再去说：“我去找律师，花一笔律师费把这个事情解决掉。”就完事了。这个呢，其实对于很多创业的人来说，是需要去思考的。

所以我们以前见过很多的产品经理的创始人、工程师的创始人，但我们很少见到法务的创始人、财务创始人，或者就是以行政岗位成为企业创始人。这些人是非常少的。为什么？因为前面那些人是破坏规则的人，他们不会有规则的这种概念，而后边这帮人是规则的维护者，法务、财务、行政、HR，这都是规则维护者。

你要去创业的时候，一定要让这种规则破坏者去创业。哪怕是个销售，他也是个规则破坏者。这些创始人也是蛮多的。为什么是这样？因为当你把整个的事业做起来的时候，你一共就是四种可能性：第一种可能性是什么？你守规矩了，把项目做起来了；第二种是你没守规矩，你也把项目做起来了；第三种是你守了规矩，项目作废了；第四种是你没守规矩，把项目作废了。

那么如果项目作废了，这件事已经无所谓了。如果把项目做起来了，你如果一开始就守规矩，项目做起来的难度就会变得高非常多。为什么呢？因为你的成本会上升很高，跟你竞争的人并不会守这些规矩。

而且以前所有守规矩的人，已经把蛋糕都分好了。大家都已经一个桌上四个座位，都已经坐好了，没有你的地了。在这种时候，你只能靠不守规矩的人，上去把桌子掀了。我们在国内讲究颠覆式创新，什么意思呢？就是你们不让我上桌吃饭吧，我把桌子掀了，大家都甭吃。我们再往前走，这个叫天赋式创新。

等你成功了以后，用户量也很大了，到那个时候呢，前面没守规矩的地方，我们再想办法找律师来说，我们把这事解决掉，赔人点钱，或者我们怎么做一个谈判，用未来的更大的利益去跟其他的公司进行谈判，相互之间进行妥协。如果你作废了，你也没有任何的利益，任何的这种砝码去跟人去谈。这也算是给所有要去创业的人提一个醒：一开始创业的时候不要守规矩啊。

这就是艾瑞克·施密特的一个简单访谈的要点，讲的东西算是大实话，基本上都是大实话。但是里头有几点我不是那么认同，特别是对于开源的部分，不是那么认同。其他的呢，我觉得算是大实话。怎么说呢？他算是一个搞错了内容传播范围的一个老头，无心之师，也算是让我们看到了曾经世界上最大公司的CEO，而且是带领这个公司腾飞的CEO，对当前AI时代的各种看法，对我们应该也是有一些帮助的。

好，这一期就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Disco讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道，再见。